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利用深度侧面信息主动学习贝叶斯矩阵融合模型
提出了一种适用于小规模数据集和大规模众包数据集的主动学习算法来学习深度神经网络表征模型的 Bayesian 矩阵分解，该算法通过采用顺序批量采样策略与基准算法相比表现出显著的效率提高。
PDFa year ago
ICML全球物种映射的空间隐式神经表示
本研究利用空间隐式神经表示联合估计 47k 个物种的地理范围，建立了四个新的基准模型，证明嘈杂和有偏差的众包数据可以与隐式神经表示相结合，近似许多物种的专家开发的范围图。
PDFa year ago
MBIC -- 一个包含标注者特征的媒体偏见注释数据集
该研究使用矩阵方法和自行开发的注释平台构建了一个包含 1700 个标记不同媒体报道中不公正言论和句子的数据集 MBIC，并详细记录了注释者特征和背景，该数据集填补了媒体偏见检测研究中可靠样本数据的空白，为对偏见的更深入研究提供了可靠的数据基
PDF3 years ago
通过强健的秩一矩阵完成实现对抗性众包
本文提出一种用于从受损数据修复秩为一矩阵的算法，特别针对带有任意大干扰的众包数据分类问题，通过交替最小化与极值过滤相结合，本文提供了充分必要的条件，可以在明确哪些信息受到损坏的情况下进行完美修复，并且在 “对抗” 情景下击败了所有现有算法。
PDF4 years ago
ACL使用可扩展的贝叶斯偏好学习寻找有说服力的论据
本文提出了一种可扩展的贝叶斯偏好学习方法，用于在没有黄金标准评分或排名的情况下识别有说服力的论点，通过开发一种用于高斯过程偏好学习的随机变分推理方法，发现贝叶斯方法可以有效地预测争论中的有说服力的论点，并且可以通过推广主动学习来降低所需数据
PDF6 years ago
ACL探索语言上下文对量词预测的影响
研究语言环境对于预测量词 (`few',`all') 的作用。从人类参与者中收集众包数据，在单句和多句的情况下测试不同模型，发现模型在前者方面的表现显著优于人类，而在后者方面则仅略胜一筹。模型非常有效地利用了词汇和形态句法模式，而人类则更擅
PDF6 years ago
IJCAI通过默认规则学习 Possibilistic 逻辑理论
从机器学习角度分析了默认形式 “如果 alpha 通常是 beta” 学习可能主义逻辑理论的问题，然后提出了一种启发式学习算法，可以轻松扩展到数千个默认项，并且能够处理嘈杂和冲突的默认集合。通过使用该方法，我们可以从众包数据中学习可能主义逻
PDF8 years ago
ICML自适应学习群体核
该论文介绍了一个算法，可以根据众包数据独立学习 n 个对象之间的相似矩阵，其中算法采样同类三元组的相对相似度数据，并通过支持向量机（SVMs）证明，该算法生成了准确捕捉图像特征的众包核特征。
PDF13 years ago